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Conversation

mdupaysign
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Mise à jour du README en vue de la diffusion de LIDRO

@mdupaysign mdupaysign self-assigned this Dec 19, 2024
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@leavauchier leavauchier left a comment

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Voilà ma relecture !

README.md Outdated

## Traitement
### Objectif
L’écoulement des eaux n’est pas toujours cohérent sur les MNT produits à partir des données LIDAR classées. On observe par exemple quelques fois des cuvettes artefacts le long de certains cours d’eau surfaciques. Le traitement mis en œuvre a pour objectif de rendre l’écoulement cohérent (selon des altitudes décroissantes) sur les cours d’eaux surfaciques.
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Suggested change
L’écoulement des eaux n’est pas toujours cohérent sur les MNT produits à partir des données LIDAR classées. On observe par exemple quelques fois des cuvettes artefacts le long de certains cours d’eau surfaciques. Le traitement mis en œuvre a pour objectif de rendre l’écoulement cohérent (selon des altitudes décroissantes) sur les cours d’eaux surfaciques.
L’écoulement de l'eau n’est pas toujours cohérent sur les MNT produits à partir de données LIDAR classées. On observe par exemple quelques fois des cuvettes artefacts le long de certains cours d’eau surfaciques. Le traitement mis en œuvre a pour objectif de rendre l’écoulement cohérent (selon des altitudes décroissantes) sur les cours d’eau surfaciques.
  • 3 remarques :
  • Ca vaut peut-être le coup de rajouter une image ici pour illustrer.
  • pour le cas général dont on parle et que lidro corrige déjà , c'est aussi désigné par le nom de cuvettes ?
  • tu peux peut-être expliquer pourquoi ça arrive : bas des berges pas toujours visible, quasi-absence de points sur l'eau)

D'ailleurs pourquoi surfacique ?

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C'est corrigé, et j'ai rajouté deux nouveaux exemples

@@ -112,10 +116,20 @@ git submodule update --init --recursive
```
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à la ligne 103 : peut-être rajouter que les contributions sont bienvenues sous la forme de Pull requests.

README.md Outdated
L’écoulement des eaux n’est pas toujours cohérent sur les MNT produits à partir des données LIDAR classées. On observe par exemple quelques fois des cuvettes artefacts le long de certains cours d’eau surfaciques. Le traitement mis en œuvre a pour objectif de rendre l’écoulement cohérent (selon des altitudes décroissantes) sur les cours d’eaux surfaciques.
L’écoulement de l'eau n’est pas toujours cohérent sur les MNT produits à partir des données LIDAR classées.

Par exemple dans l'image ci-dessous, le niveau d'eau en aval du barrage est supérieur à celui présent en amont.
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Pour moi ce qu'on corrigeait le plus, c'était plus le fait d'avoir des cuvettes au niveau du barrage, et surtout d'avoir un niveau avec une grosse triangulation depuis des points qui sont plus haut que la berge. Là j'ai l'impression que tu parles surtout des derniers problèmes de cohérence entre les segments déjà traités qu'on a eus (et qu'on n'a pas corrigés dans la version du main)
Tu peux confirmer ?

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tu as raison, je vais modifier

README.md Outdated
Comment on lines 87 to 89
* 2- Création de points virtuels nécessitant plusieurs étapes intermédiaires :
*2.1 Création des points virtuels 2D espacés selon une grille régulière tous les N mètres (paramétrable) à l'intérieur du masque hydrographique "écoulement"
*2.2 Affecter une valeur d'altitude à ces points virtuels en fonction des "Z" calculés à l'étape précédente (interpolation linéaire ou aplanissement)
* 2.1 Création des points virtuels 2D espacés selon une grille régulière tous les N mètres (paramétrable) à l'intérieur du masque hydrographique "écoulement"
* 2.2 Affecter une valeur d'altitude à ces points virtuels en fonction des "Z" calculés à l'étape précédente (interpolation linéaire ou aplanissement)
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Pour être cohérent avec le point 1 :
Création de points -> Créer des points virtuels

2.1 Création des points virtuels 2D -> 2.1 Créer des points virtuels 2d

README.md Outdated
*2.1 Création des points virtuels 2D espacés selon une grille régulière tous les N mètres (paramétrable) à l'intérieur du masque hydrographique "écoulement"
*2.2 Affecter une valeur d'altitude à ces points virtuels en fonction des "Z" calculés à l'étape précédente (interpolation linéaire ou aplanissement)
* 2.1 Création des points virtuels 2D espacés selon une grille régulière tous les N mètres (paramétrable) à l'intérieur du masque hydrographique "écoulement"
* 2.2 Affecter une valeur d'altitude à ces points virtuels en fonction des "Z" calculés à l'étape précédente (interpolation linéaire ou aplanissement)

### Effet de LIDRO sur les MNTs
Ci-dessous un AVANT/APRES de la production d'un MNT SANS les points virtuels (MNT classé) / AVEC les points vrituels (MNT optimisé).
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J'ai l'impression que c'est plutôt l'image de cette partie qui mériterait d'être au début du readme plutôt que celle du barrage, ça fait plus l'effet wahou du avant/après (ou tu peux garder les 2)

mdupaysign and others added 2 commits January 6, 2025 16:55
@mdupaysign
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Mise à jour du README en vue de la publication LINKEDIN + Modification de input_dir = input_dir + pointcloud pour la fonction "extract_point_skeleton".

README.md Outdated

### 4) étapes 1 & 2. Création des points virtuels (grille régulière tous les N mètres) à l'intérieur des grands cours d'eaux
Pour fonctionner, la création des points virtuels a besoin d'une série de paramètres, certains ayant une valeur par défaut, d'autres non. Les paramètres se trouvent dans le fichier configs/configs_lidro.yaml.
### 4) étapes 1. Création des points tous les N mètres le long des squelettes hydrographiques, et réccupération les N plus proches voisins points LIDAR "SOL"
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typos :

Suggested change
### 4) étapes 1. Création des points tous les N mètres le long des squelettes hydrographiques, et réccupération les N plus proches voisins points LIDAR "SOL"
### 4) étape 1. Création des points tous les N mètres le long des squelettes hydrographiques, et récupération les N plus proches voisins points LIDAR "SOL"

@@ -45,7 +45,7 @@ def extract_points_around_skeleton_points_one_tile(
k (int): the number of nearest neighbors to find
"""
# Step 1 : Crop filtered pointcloud by Mask Hydro with buffer
input_dir_points = os.path.join(input_dir, "pointcloud")
input_dir_points = os.path.join(input_dir, "")
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ici tu fais un join abec qqc de vide, ça parait plus intéressant d'utiliser directement input_dir à la place d'input_dir_points dans la suite, ou de changer le nom de input_dir pour input_dir_points (au moment où tu crées input_dir)

@mdupaysign mdupaysign merged commit bd5931b into dev Jan 14, 2025
1 check passed
@mdupaysign mdupaysign deleted the doc/readme branch January 14, 2025 16:04
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